Автор: Денис Аветисян
Новая система RELATE использует методы обучения с подкреплением для автоматической генерации рекламных текстов, оптимизированных как по качеству, так и по эффективности.
Предлагается фреймворк RELATE, использующий обучение с подкреплением для оптимизации генерации рекламных текстов с учетом ограничений и разнообразия, что привело к увеличению CTCVR на 9,19% в реальной среде.
В современных системах онлайн-рекламы часто наблюдается разрыв между генерацией рекламных текстов и оптимизацией их эффективности, что ограничивает общую результативность. В данной работе представлена платформа RELATE — основанный на обучении с подкреплением фреймворк для генерации рекламных текстов, объединяющий процесс создания контента и выравнивание с ключевыми метриками эффективности. Предложенный подход позволяет напрямую оптимизировать рекламные тексты для повышения конверсии и соответствия требованиям, демонстрируя прирост показателя CTCVR на 9.19% в реальных условиях эксплуатации. Возможно ли дальнейшее повышение эффективности рекламных кампаний за счет более тонкой настройки функций вознаграждения и учета дополнительных факторов, влияющих на поведение пользователей?
Преодолевая Шаблонность: Вызов Эффективных Рекламных Текстов
Создание убедительных рекламных текстов является ключевым фактором успеха в онлайн-маркетинге, однако традиционные подходы часто страдают от недостатка тонкости и индивидуализации. В эпоху перенасыщения информацией потребители все более критично относятся к шаблонным и обезличенным рекламным сообщениям. Простое повторение стандартных формул и общих фраз уже не способно привлечь внимание и вызвать желаемую реакцию. Для эффективного взаимодействия с аудиторией необходим контент, который учитывает её индивидуальные потребности, интересы и предпочтения, предлагая персонализированное решение конкретной проблемы или удовлетворяя уникальное желание. Именно поэтому современные маркетологи все чаще обращаются к новым технологиям и стратегиям, позволяющим создавать рекламные тексты, которые действительно резонируют с целевой аудиторией и приводят к ощутимым результатам.
Простое увеличение масштаба больших языковых моделей (LLM) не обеспечивает автоматического улучшения качества рекламных текстов, а зачастую приводит к созданию шаблонного и неэффективного контента. Исследования показывают, что увеличение количества параметров модели без одновременной оптимизации процесса генерации и учета специфики целевой аудитории не дает ожидаемого прироста в показателях эффективности. LLM, обученные на огромных массивах данных, могут воспроизводить общие фразы и клише, не вызывая достаточного интереса у потенциальных клиентов. В результате, рекламные объявления, созданные таким образом, теряют свою уникальность и способность привлекать внимание, что негативно сказывается на показателях кликабельности и конверсии.
Наблюдается устойчивая тенденция к стагнации ключевых показателей эффективности рекламных текстов, таких как коэффициент кликабельности (CTR) и коэффициент перехода от клика к совершению целевого действия (CTCVR). Это свидетельствует о том, что традиционные методы создания рекламного контента исчерпывают свой потенциал, и требует разработки инновационных подходов. Несмотря на значительные инвестиции в онлайн-маркетинг, отсутствие заметного роста этих метрик указывает на существенные возможности для оптимизации и повышения эффективности рекламных кампаний. Дальнейшие исследования и внедрение новых стратегий могут привести к значительному увеличению конверсии и, как следствие, к повышению рентабельности инвестиций в рекламу.
Relaate: Разумная Генерация с Подкреплением
Предлагается RELAATE — новая платформа, использующая обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) для улучшения генерации рекламных текстов. В основе RELAATE лежит интеграция больших языковых моделей и алгоритмов обучения с подкреплением, что позволяет системе не просто генерировать текст, но и оптимизировать его на основе получаемой обратной связи. Данный подход направлен на автоматическое повышение эффективности рекламных кампаний за счет адаптации текстового контента к предпочтениям целевой аудитории и текущим рыночным условиям. Relaate позволяет автоматизировать процесс создания рекламных текстов, повышая их релевантность и конверсию.
В основе RELAATE лежит интеграция мощной языковой модели Qwen3-8B с передовыми алгоритмами обучения с подкреплением, в частности, Generalized Reward-based Policy Optimization (GRPO). Qwen3-8B обеспечивает генерацию рекламных текстов, а GRPO используется для оптимизации стратегии генерации на основе получаемой обратной связи. GRPO позволяет эффективно исследовать пространство возможных текстов и выбирать те, которые максимизируют заданные метрики эффективности, такие как кликабельность или конверсия. Сочетание этих технологий позволяет RELAATE динамически адаптироваться и создавать высокоэффективные рекламные материалы.
В рамках RELAATE используется метод формирования вознаграждения (Reward Shaping) для эффективного управления процессом обучения и оптимизации ключевых показателей эффективности (KPI). Данный подход предполагает добавление промежуточных вознаграждений к основной функции вознаграждения, что позволяет агенту быстрее обучаться и избегать локальных оптимумов. Формирование вознаграждения основывается на предварительном определении желаемого поведения модели генерации текста и создании дополнительных сигналов, поощряющих шаги, приближающие к этой цели. Это позволяет направлять обучение в сторону улучшения таких метрик, как кликабельность (CTR), конверсия и релевантность генерируемого рекламного текста, даже на ранних этапах обучения.
В основе RELAATE лежит способность к адаптации к меняющимся рыночным условиям и персонализации контента за счет активного обучения на основе обратной связи. Система непрерывно анализирует данные о взаимодействии пользователей с генерируемыми рекламными текстами, включая клики, конверсии и другие ключевые показатели эффективности. Эти данные используются для корректировки стратегии генерации текста в режиме реального времени, что позволяет оптимизировать контент под текущие тенденции и предпочтения аудитории. Алгоритмы обучения с подкреплением позволяют RELAATE не только улучшать существующие тексты, но и самостоятельно разрабатывать новые, более эффективные варианты, обеспечивая постоянную оптимизацию и повышение релевантности рекламных материалов.
Оптимизация Вознаграждений для Эффективной Генерации Текста
В RELAATE используется сложная система вознаграждений, включающая в себя компонент Diversity Reward, предназначенный для стимулирования генерации разнообразного контента и предотвращения повторений. Данный компонент оценивает степень новизны генерируемого текста по сравнению с предыдущими выходными данными и другими образцами в обучающем наборе. Вознаграждение за разнообразие рассчитывается на основе метрик, измеряющих лексическое и семантическое отличие сгенерированного текста, что позволяет модели избегать шаблонных фраз и создавать более оригинальные и привлекательные рекламные материалы. Применение Diversity Reward способствует повышению качества и эффективности генерируемого текста за счет увеличения его вариативности.
В RELAATE ключевым аспектом оптимизации является эффективное распределение вознаграждений, осуществляемое на уровне как отдельных токенов, так и целых предложений. Награды на уровне токенов (Token-Level Rewards) позволяют выявлять наиболее значимые элементы текста, способствующие достижению поставленной цели. Одновременно, вознаграждения на уровне предложений (Sentence-Level Rewards) оценивают общее качество и релевантность сформулированной мысли. Такой подход обеспечивает точное определение вклада каждого элемента в итоговый результат, что необходимо для точной настройки модели и повышения эффективности генерации текста.
Интеграция контрастного обучения позволяет модели RELAATE более точно различать эффективные и неэффективные рекламные тексты. Данный метод предполагает обучение модели на парах примеров, состоящих из предпочтительного и непредпочтительного текста, что позволяет ей выявлять ключевые признаки, определяющие успешность рекламного сообщения. В процессе обучения модель стремится максимизировать расстояние между представлениями эффективных и неэффективных текстов в векторном пространстве, что улучшает ее способность к ранжированию и генерации рекламного контента, соответствующего заданным критериям эффективности.
Прямая оптимизация предпочтений (DPO) используется для согласования выходных данных модели с желаемыми характеристиками и повышения общей производительности. В рамках DPO, модель обучается на парах предпочтений — примерах, где явно указано, какой вариант ответа предпочтительнее. Вместо прямого моделирования функции вознаграждения, DPO оптимизирует политику модели, максимизируя логарифмическое отношение вероятностей предпочтительного и непредпочтительного ответов. Это позволяет избежать проблем нестабильности, связанных с оценкой функции вознаграждения, и обеспечивает более эффективное обучение модели, соответствующее заданным критериям качества текста.
За Пределами Оптимизации: Генеративный Фреймворк
Система RELAATE выходит за рамки простой оптимизации существующих рекламных текстов, предлагая принципиально новый подход к генерации. В основе её работы лежит итеративный цикл “Сгенерировать-Оценить-Улучшить”, позволяющий не только корректировать готовые варианты, но и создавать принципиально новые, ранее не рассматриваемые текстовые решения. Этот фреймворк позволяет системе постоянно исследовать пространство возможностей, генерируя разнообразные варианты, оценивая их потенциальную эффективность и, на основе полученных данных, совершенствуя процесс генерации. Благодаря такому подходу, RELAATE способна создавать рекламные тексты, которые не просто соответствуют заданным критериям, но и превосходят ожидания, открывая новые горизонты для повышения эффективности рекламных кампаний.
Система RELAATE демонстрирует способность к непрерывному обучению и адаптации, что приводит к устойчивому росту показателей кликабельности (CTR) и коэффициента преобразования кликов в ценность (CTCVR). В ходе масштабного внедрения в производственную рекламную систему зафиксировано значительное улучшение — относительный прирост CTCVR составил впечатляющие 9.19%. Данный результат свидетельствует о том, что система не просто оптимизирует существующие тексты, но и активно совершенствуется в процессе работы, обеспечивая более эффективное взаимодействие с целевой аудиторией и, как следствие, повышение рентабельности рекламных кампаний.
Система RELAATE демонстрирует принципиально новый подход к генерации рекламных текстов, объединяя возможности больших языковых моделей с точностью обучения с подкреплением. Такое сочетание позволяет не просто создавать тексты, но и адаптировать их к индивидуальным предпочтениям пользователей, максимизируя эффективность рекламных кампаний. Благодаря способности модели к непрерывному обучению и самосовершенствованию, достигается повышенная персонализация и, как следствие, улучшение ключевых показателей, таких как коэффициент кликабельности и коэффициент конверсии кликов в ценность (CTCVR), что подтверждается значительным увеличением этих показателей в реальных производственных системах.
Предлагаемый подход представляет собой масштабируемое и адаптируемое решение для компаний, стремящихся повысить эффективность своих онлайн-рекламных кампаний. В отличие от традиционных методов, ограничивающихся оптимизацией существующих текстов, данная система способна генерировать новые рекламные сообщения, непрерывно обучаясь и подстраиваясь под изменяющиеся потребности аудитории. Это обеспечивает устойчивый рост показателей, таких как кликабельность и коэффициент конверсии кликов в ценность (CTCVR), что подтверждено значительным увеличением данного показателя — на 9.19% — в крупномасштабной производственной рекламной системе. Гибкость и масштабируемость решения позволяют адаптировать рекламные материалы под различные платформы и целевые аудитории, обеспечивая максимальную отдачу от инвестиций в онлайн-рекламу.
Представленная работа демонстрирует стремление к созданию не просто эффективной, но и целостной системы генерации рекламного текста. Подход RELATE, оптимизирующий как конверсию, так и качество, отражает понимание того, что истинная эффективность достигается не за счет локальных улучшений, а через гармоничное взаимодействие всех компонентов. Как однажды заметил Роберт Тарджан: «Простота масштабируется, изощрённость — нет». Эта фраза особенно точно отражает суть представленного фреймворка: RELATE избегает излишней сложности, фокусируясь на ключевых метриках и используя обучение с подкреплением для достижения оптимального результата в производственной среде, что подтверждается впечатляющим увеличением CTCVR на 9.19%.
Куда дальше?
Представленная работа, безусловно, демонстрирует потенциал прямого оптимизирования генерации рекламных текстов с использованием обучения с подкреплением. Однако, возникает вопрос: что на самом деле оптимизируется? Увеличение CTCVR, хотя и впечатляющее, — лишь один из показателей. Не менее важна долгосрочная эффективность, а также влияние на восприятие бренда. Система, оптимизированная исключительно под конверсию, рискует стать слишком навязчивой и оттолкнуть потенциальных клиентов. Истинно элегантное решение требует учета более широкого спектра факторов.
Очевидным направлением для дальнейших исследований представляется разработка более сложных функций вознаграждения, учитывающих не только клики и покупки, но и показатели удержания аудитории, лояльности к бренду и даже тональность генерируемых текстов. Простота здесь — не минимализм, а четкое разграничение необходимого и случайного. Необходимо понимать, что модель оптимизирует не просто текст, а взаимодействие с потребителем.
Наконец, следует обратить внимание на проблему обобщаемости. Достигнутые результаты, хотя и впечатляют в производственной среде, могут оказаться хрупкими при изменении рыночной конъюнктуры или целевой аудитории. Поиск устойчивых, адаптивных решений, способных к самообучению и эволюции — вот истинная задача, определяющая будущее данной области.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.11780.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- БИТКОИН ПРОГНОЗ. BTC криптовалюта
- ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ШЕКЕЛЮ
- ЭФИРИУМ ПРОГНОЗ. ETH криптовалюта
- SOL ПРОГНОЗ. SOL криптовалюта
- ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта
- РИППЛ ПРОГНОЗ. XRP криптовалюта
- HYPE ПРОГНОЗ. HYPE криптовалюта
- SAROS ПРОГНОЗ. SAROS криптовалюта
- FARTCOIN ПРОГНОЗ. FARTCOIN криптовалюта
- SUI ПРОГНОЗ. SUI криптовалюта
2026-02-15 12:43